2022-11-17
Leetcode
00

目录

1.题目
2.解一:深度优先遍历
解二: 广度优先遍历

1.题目

给定一个二叉树,找出其最小深度。

最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。

说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。

 

示例 1:

image.png

输入:root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出:2

示例 2:

输入:root = [2,null,3,null,4,null,5,null,6] 输出:5

  提示:

  • 树中节点数的范围在 [0, 105] 内
  • -1000 <= Node.val <= 1000

2.解一:深度优先遍历

思路:

  1. 定义一个变量num=105记录最小深度
  2. 对树进行深度遍历,不断刷新最小深度
  3. 遍历结束,返回num
javascript
/** * Definition for a binary tree node. * function TreeNode(val, left, right) { * this.val = (val===undefined ? 0 : val) * this.left = (left===undefined ? null : left) * this.right = (right===undefined ? null : right) * } */ /** * @param {TreeNode} root * @return {number} */ var minDepth = function(root) { let num = 100000 const dfs = (root) => { if(!root) return // 当节点为叶子节点时返回最小深度 if(!root.left && !root.right) { num = Math.min(l, num) } dfs(root.left) dfs(root.right) } return num };

image.png

复杂度分析

  • 时间复杂度:O(N),其中 NN 是树的节点数。对每个节点访问一次。
  • 空间复杂度: O(H),其中 HH 是树的高度。空间复杂度主要取决于递归时栈空间的开销,最坏情况下,树呈现链状,空间复杂度为 O(N)。平均情况下树的高度与节点数的对数正相关,空间复杂度为 O(logN)。

解二: 广度优先遍历

思路:

  1. 在广度优先遍历中,遇到叶子节点就停止遍历
  2. 返回叶子节点的层级
/** * Definition for a binary tree node. * function TreeNode(val, left, right) { * this.val = (val===undefined ? 0 : val) * this.left = (left===undefined ? null : left) * this.right = (right===undefined ? null : right) * } */ /** * @param {TreeNode} root * @return {number} */ var minDepth = function (root) { if (!root) return 0; // 建立一个队列存放当前当前节点以及该节点所属的层级 const queue = [[root, 1]]; while (queue.length) { const [node, l] = queue.shift(); if (!node.left && !node.right) return l; if (node.left) queue.push([node.left, l + 1]); if (node.right) queue.push([node.right, l + 1]); } };

image.png 复杂度分析

  • 时间复杂度:O(N)O(N),其中 NN 是树的节点数。对每个节点访问一次。

  • 空间复杂度:O(N)O(N),其中 NN 是树的节点数。空间复杂度主要取决于队列的开销,队列中的元素个数不会超过树的节点数。

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本文作者:叶继伟

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